Análise de Sentimentos Utilizando Técnicas de Classificação Multiclasse

Abstract

Com o advento da Web 2.0, encontrar opiniões sobre produtos, negócios, serviços, organizações e sobre tantos outros domínios é algo comum na web. Essas opiniões podem ser encontradas em redes sociais, blogs especializados e em sites e-commerce que disponibilizam ferramentas para que um usuário possa avaliar um item. Essas opiniões podem ser de grande utilidade em sistemas de recomendação, informando se um produto é recomendado ou não por meio das avaliações existentes na web. Este tipo de análise é baseada em técnicas de classificação binária. Além da classificação binária, outras formas podem incluir a avaliação de escalas, problema conhecido como classificação multiclasse. Um exemplo deste tipo de classificação é a inferência de ratings (classificação multiclasse). Esse estudo tem o intuito de introduzir o processo de análise de sentimentos utilizando técnicas de extração de características, executando as fases de pré-processamento textual, seleção de características, vetorização e, por fim, o aprendizado de máquina, a fim de inferir se uma opinião é positiva ou negativa (classificação binária) ou inferir um rating. 1.1